毫米波汽车防撞雷达多目标识别算法研究

"算法设计-短时傅立叶变换与wigner-ville分布联合确定地震信号瞬时频率" 本文主要探讨了毫米波汽车防撞雷达系统中的多目标识别算法，其目的是提高在复杂环境下的目标识别准确度，确保行车安全。在现代电子技术领域，特别是在汽车防撞雷达系统中，毫米波技术因其高速度、高精度的特点被广泛应用。文章介绍了如何通过改进传统的调制波形来优化多目标检测。 调频连续波（FMCW）是汽车防撞雷达常用的体制，然而，传统的FMCW雷达在多目标环境下往往难以准确检测，容易产生虚假目标。为了解决这一问题，作者提出了一种新的调制波形和多目标检测算法。该算法结合了短时傅立叶变换（STFT）和维格纳-维尔分布（Wigner-Ville distribution）来确定地震信号的瞬时频率，这种方法可以有效分析非线性、非平稳信号，提高目标识别的准确性。 文章中描述了汽车防撞雷达多目标探测信号处理流程，首先对多个目标的回波信号进行频谱处理，利用上、下扫频段的目标距离信息进行初步配对，简化后续的匹配过程。接着在T3扫频段，对距离进行搜索匹配，以确定最接近的目标。这种策略减少了计算复杂度，有助于剔除虚假目标，从而实现更精确的目标识别。 通过MATLAB仿真，作者验证了所提算法的有效性。仿真结果表明，新算法能够在多目标环境下准确识别目标，提高了防撞雷达系统的可靠性和性能，降低了误报率，对于避免交通事故的发生具有重要意义。 这篇研究涉及的信息处理技术包括信号处理、频谱分析、目标检测算法等，其中STFT和Wigner-Ville分布的应用是关键技术点，它们在分析复杂信号和提取关键信息方面展现出强大的能力。该研究成果对于提升毫米波汽车防撞雷达的性能，尤其是在多目标环境下的识别能力，提供了理论支持和实用方案。